--- title: "Base jurídica del RGPD para agentes de IA (art. 6): cuándo encaja el consentimiento, el contrato o el interés legítimo" description: "La base jurídica del RGPD para la IA determina en qué supuesto del art. 6, apartado 1, del RGPD fundamenta una empresa el tratamiento de datos que realiza un agente de IA." locale: "es" canonical: "https://blckalpaca.at/es/base-de-conocimiento/agentes-de-ia/uso-de-agentes-de-ia-conforme-al-rgpd/base-juridica-del-rgpd-para-agentes-de-ia-art-6-cuando-encaja-el-consentimiento" category: "Agentes de IA" topic: "Uso de agentes de IA conforme al RGPD" updated: "2026-10-28T13:10:30.720Z" source: "Blck Alpaca e.U., blckalpaca.at" --- # Base jurídica del RGPD para agentes de IA (art. 6): cuándo encaja el consentimiento, el contrato o el interés legítimo La base jurídica del RGPD para la IA determina en qué supuesto del art. 6, apartado 1, del RGPD fundamenta una empresa el tratamiento de datos que realiza un agente de IA. Para despliegues internos, fine-tuning, RAG y agentes de atención al cliente B2B, el interés legítimo (art. 6, apartado 1, letra f) es la base predominante; junto a él están el consentimiento, el contrato o la obligación legal. ## De un vistazo - Todo tratamiento de datos personales que realiza un agente de IA (prompts, outputs, memoria del agente, índices RAG, payloads de llamadas a herramientas, logs) necesita su propia base jurídica conforme al art. 6, apartado 1, del RGPD. - Según el Dictamen 28/2024 del CEPD, el interés legítimo (art. 6, apartado 1, letra f) está disponible en principio, pero exige la prueba en tres fases: finalidad, necesidad y ponderación. - El contrato (letra b) solo cubre lo estrictamente necesario para ejecutar el contrato. El fine-tuning con datos de clientes rara vez es necesario para el contrato. - Los datos de acceso público no son carta blanca: Clearview AI recibió, entre otras, sendas multas de 20 millones de euros en Italia y Francia; la ponderación propia sigue siendo obligatoria. - Los datos sensibles (art. 9) están prohibidos por regla general. Además del art. 6, se requiere una excepción propia conforme al art. 9, apartado 2. - En las decisiones individuales automatizadas (art. 22), los requisitos se endurecen considerablemente; a ello dedicamos un clúster temático propio. La **base jurídica del [RGPD](https://blckalpaca.at/es/glosario/rgpd) para la [IA](https://blckalpaca.at/es/glosario/ia)** determina en qué supuesto del art. 6, apartado 1, del RGPD fundamenta una empresa el tratamiento de datos que realiza un [agente de IA](https://blckalpaca.at/es/glosario/agente-de-ia-ai-agent). Para despliegues internos, [fine-tuning](https://blckalpaca.at/es/glosario/fine-tuning), [RAG](https://blckalpaca.at/es/glosario/rag) y agentes de atención al cliente B2B, el interés legítimo (art. 6, apartado 1, letra f) es la base predominante; junto a él están el consentimiento, el contrato o la obligación legal. Sin una base jurídica sólida, cualquier tratamiento es ilícito. - El **interés legítimo (letra f)** es la base más habitual para agentes de IA internos, [fine-tuning](https://blckalpaca.at/es/glosario/fine-tuning), [RAG](https://blckalpaca.at/es/glosario/rag), detección de fraude y agentes de atención B2B corrientes, pero exige la prueba en tres fases. - El **contrato (letra b)** solo cubre lo estrictamente necesario para ejecutar el contrato; el **consentimiento (letra a)** encaja en funciones opt-in, pero apenas escala a volúmenes de datos de entrenamiento. - Los **datos sensibles (art. 9)** y las **decisiones individuales automatizadas (art. 22)** activan requisitos adicionales que van más allá del art. 6. ## Por qué todo agente de IA necesita una base jurídica Según el art. 4, puntos 1 y 2, del RGPD, cualquier operación con [datos personales](https://dsgvo-gesetz.de/art-4-dsgvo/) activa el Reglamento. En un sistema agéntico, casi cualquier punto de contacto es un tratamiento: prompts y prompts de sistema, outputs (incluidos datos personales alucinados), memoria del [agente](https://blckalpaca.at/es/glosario/agente) y almacenes vectoriales, payloads de llamadas a herramientas hacia [API](https://blckalpaca.at/es/glosario/api) internas o servidores [MCP](https://blckalpaca.at/es/glosario/mcp), mensajes entre agentes, así como logs y trazas. Para cada uno de estos flujos de datos, el responsable del tratamiento necesita una base jurídica conforme al art. 6, apartado 1. Importante: los prompts y los outputs son casi siempre datos personales en cuanto nombran a una persona o la caracterizan suficientemente, aunque el contenido sea inventado. En ello se basa la [reclamación de noyb contra OpenAI ante la autoridad austriaca de protección de datos de abril de 2024](https://noyb.eu/de/chatgpt-provides-false-information-about-people-and-openai-cant-correct-it): ChatGPT había mostrado repetidamente una fecha de nacimiento errónea del reclamante y [OpenAI](https://blckalpaca.at/es/glosario/openai) se negó a rectificarla. Deberías tratar los embeddings de los almacenes vectoriales como datos personales seudonimizados si los textos de origen se refieren a personas. El motivo es la inversión de embeddings: en un [estudio de 2023](https://arxiv.org/abs/2310.06816), el 92 % de las entradas cortas (32 tokens) pudieron reconstruirse exactamente a partir de sus embeddings. Cómo evaluar este riesgo te lo explica el artículo sobre la [evaluación de impacto en la protección de datos para agentes de IA](https://blckalpaca.at/es/base-de-conocimiento/agentes-de-ia/uso-de-agentes-de-ia-conforme-al-rgpd/evaluacion-de-impacto-en-proteccion-de-datos-eipd-para-agentes-de-ia-obligacion). ## Las seis bases jurídicas y su encaje con los agentes de IA El art. 6, apartado 1, del RGPD contempla seis supuestos. Para los [agentes de IA](https://blckalpaca.at/es/servicios/agentes-ia-empresas), en la práctica predominan tres: consentimiento (letra a), contrato (letra b) e interés legítimo (letra f), a los que se suma la obligación legal (letra c). | Base jurídica (art. 6, apartado 1) | Cuándo es adecuada | Requisitos / limitaciones | | --- | --- | --- | | **(a) Consentimiento** | Asistentes para clientes finales, clonación de voz, analítica no esencial, agentes biométricos | Libre, específico, informado, inequívoco (art. 7); revocable; difícilmente aplicable a volúmenes de datos de entrenamiento; en el ámbito laboral, debido a la relación de dependencia, solo es libre de forma excepcional ([Directrices 05/2020 del CEPD, apdo. 21 y ss.](https://www.edpb.europa.eu/our-work-tools/our-documents/guidelines/guidelines-052020-consent-under-regulation-2016679_en)); en Alemania, el [§ 26, apdo. 2, BDSG](https://www.gesetze-im-internet.de/bdsg_2018/__26.html) obliga expresamente a tener en cuenta esa dependencia al valorar si el consentimiento es libre | | **(b) Ejecución de un contrato** | Agente de atención para clientes existentes, agentes vinculados a la relación laboral, tramitación de pedidos asistida por agentes | Estricta: solo lo que sea **necesario** para ejecutar el contrato del interesado; el fine-tuning con datos de clientes rara vez es necesario para el contrato | | **(c) Obligación legal** | Agentes KYC/AML, screening de sanciones, clasificación fiscal, pistas de auditoría (§ 257 HGB, § 147 AO) | Requiere una ley de la UE o de un Estado miembro suficientemente precisa; un «cumplimiento normativo» genérico no basta | | **(d) Intereses vitales** | Casi nunca es la base predominante para agentes | Solo para casos de vida o muerte | | **(e) Misión de interés público** | Agentes del sector público (base conforme al [art. 6, apartado 3, del RGPD](https://dsgvo-gesetz.de/art-6-dsgvo/): en Alemania, el § 3 BDSG; en Austria, la ley sectorial correspondiente) | Requiere una base legal para la misión | | **(f) Interés legítimo** | Base predominante para despliegues internos, entrenamiento, fine-tuning, RAG, analítica de comportamiento, detección de fraude, ciberseguridad y agentes de atención B2B corrientes | Prueba en tres fases; especialmente limitado en el ámbito del art. 22; no disponible para autoridades públicas en el ejercicio de sus funciones | ## La prueba en tres fases del interés legítimo Según las [Directrices 1/2024 del CEPD](https://www.edpb.europa.eu/our-work-tools/documents/public-consultations/2024/guidelines-12024-processing-personal-data-based_en) (adoptadas el 8 de octubre de 2024) y el Dictamen 28/2024 del CEPD (adoptado el 17 de diciembre de 2024), los responsables del tratamiento deben documentar tres fases: 1. **Prueba de finalidad.** El interés debe ser lícito, real, actual y estar articulado de forma específica. «Mejorar los productos de IA» en abstracto no basta; «mejorar la precisión de clasificación del agente interno de cribado de RR. HH. para nuestros empleados», sí. 2. **Prueba de necesidad.** ¿Podría lograrse la finalidad con menos datos o con datos anónimos? En RAG, esto suele aconsejar la seudonimización de los documentos indexados y la minimización de los payloads de contexto. 3. **Prueba de ponderación.** Hay que sopesar el interés frente a las expectativas razonables de los interesados, la naturaleza de los datos, la relación entre las partes y riesgos como la reidentificación, la ampliación progresiva de la finalidad (scope creep) y la elaboración de perfiles. Se aplican los criterios del CEPD del Dictamen 28/2024 (¿datos públicamente disponibles?; ¿naturaleza del servicio?; ¿conciencia de estar en línea?). El Dictamen 28/2024 del CEPD confirma que el interés legítimo está disponible en principio para el desarrollo y el despliegue. Como finalidades potencialmente legítimas menciona, por ejemplo, los asistentes conversacionales, la detección de fraude y la ciberseguridad. El 19 de junio de 2025, la CNIL añadió una taxonomía de finalidades de IA presuntamente legítimas: investigación científica, facilitación del acceso público, asistentes conversacionales, mejora del rendimiento de un producto existente y prevención del fraude. ## Aplicación a escenarios típicos de agentes - **Fine-tuning con datos internos de clientes:** normalmente art. 6, apartado 1, letra f). La finalidad debe ser más concreta que «mejorar nuestra IA»; hay que realizar una LIA (Legitimate Interest Assessment), complementada con un análisis de compatibilidad conforme al art. 5, apartado 1, letra b). Si hay datos sensibles implicados, se necesita además una excepción del art. 9. - **RAG sobre documentos de empleados:** por lo general letra b) o letra f). Si el agente mide el comportamiento de los empleados, en Alemania se requiere la codecisión del comité de empresa (§ 87, apdo. 1, n.º 6 BetrVG) y en Austria, la aprobación del comité de empresa conforme al [§ 96](https://www.ris.bka.gv.at/NormDokument.wxe?Abfrage=Bundesnormen&Gesetzesnummer=10008329&Paragraf=96) o al [§ 96a ArbVG](https://www.ris.bka.gv.at/NormDokument.wxe?Abfrage=Bundesnormen&Gesetzesnummer=10008329&Paragraf=96a). En Suiza, el [art. 26 ArGV 3](https://www.fedlex.admin.ch/eli/cc/1993/2553_2553_2553/de) prohíbe los sistemas de vigilancia destinados a controlar el comportamiento de los trabajadores en su puesto de trabajo. - **Memoria del agente entre sesiones:** la base jurídica debe cubrir el almacenamiento secundario; el patrón habitual es el interés legítimo con una política de conservación clara y opt-out, documentado conforme al art. 5, apartado 1, letra b). - **Entrenamiento de modelos fundacionales con corpus extraídos masivamente de la web:** el Dictamen 28/2024 del CEPD pone aquí el listón alto. Sin una LIA documentada, una política de exclusión del web scraping y una justificación sólida del «esfuerzo desproporcionado» conforme al art. 14, apartado 5, letra b), los responsables del despliegue no deberían entrenar a gran escala con datos obtenidos mediante scraping. ## La trampa de lo «públicamente disponible» Un malentendido persistente sostiene que los datos web de acceso público están exentos del RGPD. [**Clearview AI**](https://www.garanteprivacy.it/home/docweb/-/docweb-display/docweb/9751362) fue sancionada precisamente por eso: en Italia con 20 millones de euros (10 de febrero de 2022), en Francia con 20 millones de euros (17 de octubre de 2022) más 5,2 millones de euros de multa coercitiva, y también en Grecia, el Reino Unido y los Países Bajos. La disponibilidad pública no equivale ni a consentimiento ni a ninguna otra base jurídica. La sentencia Meta v. Bundeskartellamt (C-252/21, de 4 de julio de 2023, apdos. 85–89) lo confirma: la excepción de los datos «hechos manifiestamente públicos» del art. 9, apartado 2, letra e), es muy estricta, y el art. 6, apartado 1, letra f), sigue exigiendo una ponderación propia. ## Datos sensibles: el art. 9 como segundo filtro El [art. 9, apartado 1](https://dsgvo-gesetz.de/art-9-dsgvo/), prohíbe por regla general el tratamiento de datos sensibles, entre ellos los datos de salud, los datos biométricos dirigidos a identificar de manera unívoca a una persona, los datos sobre orientación sexual y la afiliación sindical. Una base jurídica del art. 6 por sí sola no basta; se necesita **además** una excepción del art. 9, apartado 2. En la práctica son relevantes: el consentimiento explícito (letra a), el derecho laboral y de la seguridad social (letra b, por ejemplo el § 26, apdo. 3, BDSG), el interés público esencial (letra g) y la asistencia sanitaria (letras h/i). La regla sobre sesgos del Reglamento de IA figuraba hasta ahora en el art. 10, apartado 5. El ómnibus de IA (Ómnibus Digital sobre el Reglamento de IA, [Reglamento (UE) 2026/1744](https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2026/1744/oj/deu)) la suprimió y la reformuló como nuevo art. 4 bis. Los proveedores de sistemas de alto riesgo pueden tratar datos sensibles de forma excepcional en la medida en que sea estrictamente necesario para detectar y corregir sesgos. Los proveedores y responsables del despliegue de otros sistemas y modelos de IA, así como los responsables del despliegue de sistemas de alto riesgo, también pueden hacerlo de forma excepcional si es probable que el sesgo afecte a la salud, la seguridad o los derechos fundamentales o pueda dar lugar a una discriminación prohibida. El considerando 9 del ómnibus de IA califica este tratamiento como interés público esencial en el sentido del art. 9, apartado 2, letra g), del RGPD. Así, la base la aporta el propio Derecho de la Unión, sin necesidad de una ley nacional. Aun así, el art. 4 bis no es una carta blanca: el tratamiento solo es lícito si la detección de sesgos no puede llevarse a cabo eficazmente con otros datos, incluidos los sintéticos o anonimizados. Los datos deben seudonimizarse, tener el acceso restringido y suprimirse tras la corrección, y el registro de actividades de tratamiento debe justificar por qué el tratamiento era estrictamente necesario. ## Decisiones individuales automatizadas (art. 22), en breve Si el agente de IA toma una decisión basada únicamente en el tratamiento automatizado que produce efectos jurídicos o efectos significativos similares, el art. 22 endurece los requisitos de forma drástica. Según la sentencia SCHUFA del TJUE (C-634/21, 7 de diciembre de 2023), la mera determinación automatizada de un valor de probabilidad ya cuenta como «decisión» si un tercero [basa su decisión de forma determinante en ella](https://curia.europa.eu/jcms/upload/docs/application/pdf/2023-12/cp230186de.pdf). Según Dun & Bradstreet Austria (C-203/22, 27 de febrero de 2025), los interesados tienen derecho a una explicación comprensible de los procedimientos y principios aplicados concretamente que les [permita impugnar la decisión](https://curia.europa.eu/jcms/upload/docs/application/pdf/2025-02/cp250022de.pdf). Los detalles se tratan en el artículo propio del clúster sobre el art. 22. ## Ejemplo concreto con cifras Una empresa mediana de la región DACH (Alemania, Austria y Suiza), con unos 800 empleados, utiliza un agente interno de [lead scoring](https://blckalpaca.at/es/glosario/lead-scoring) que clasifica registros del [CRM](https://blckalpaca.at/es/glosario/crm). El tratamiento se basa en el art. 6, apartado 1, letra f). La LIA documenta la finalidad de forma acotada («priorización de las consultas B2B entrantes»), examina la necesidad (seudonimización de los campos indexados) y la ponderación. En la minimización de datos, el payload de contexto por llamada a herramienta se reduce de los 42 campos del CRM originales a los 7 necesarios, y la conservación de los prompts se limita a 30 días con enmascaramiento antes del almacenamiento permanente, en línea con la conservación estándar de la API de OpenAI y de la [API de Anthropic](https://privacy.claude.com/en/articles/7996866-how-long-do-you-store-my-organization-s-data), de 30 días como máximo. Si la puntuación rechaza automáticamente una consulta y eso produce efectos jurídicos o significativos similares sobre una persona física, se aplica el [art. 22](https://dsgvo-gesetz.de/art-22-dsgvo/). En ese caso se necesita una excepción del art. 22, apartado 2. Si la decisión se basa en un contrato o en un consentimiento explícito, el responsable del tratamiento debe además permitir como mínimo la intervención humana, que el interesado exprese su punto de vista y que impugne la decisión (art. 22, apartado 3). ## Para agencias y decisores B2B Quien utilice agentes de IA en producción debería fijar la base jurídica **antes** de la puesta en marcha y documentarla para cada flujo de datos, no justificarla a posteriori. El Garante italiano impuso a OpenAI una multa de 15 millones de euros (decisión del 2 de noviembre de 2024, publicada el 20 de diciembre de 2024), entre otras cosas porque se trataron datos sin una base jurídica aclarada de antemano (infracción del art. 5, apartado 1, letra a, del art. 5, apartado 2, y del art. 6). El Tribunale di Roma [anuló](https://www.diritto.it/open-ai-annullata-la-sanzione-del-garante-privacy/) la resolución el 18 de marzo de 2026 porque, conforme al mecanismo de ventanilla única, la competente habría sido la autoridad irlandesa de protección de datos. El tribunal no se pronunció sobre las acusaciones en sí. Para las agencias, esto significa que una LIA bien hecha, una política de privacidad por capas con aviso sobre IA y un opt-out visible forman parte del alcance estándar de cualquier proyecto de IA. Blck Alpaca ayuda a empresas de toda Europa a elegir la base jurídica adecuada, documentar las ponderaciones de intereses de forma que superen una auditoría y configurar agentes de IA conformes al RGPD desde el principio. *Aviso: este artículo ofrece orientación profesional y no constituye asesoramiento jurídico. Para casos concretos, recomendamos consultar con un delegado de protección de datos o con un despacho especializado.* ## Preguntas frecuentes ### ¿Qué base jurídica se aplica a un agente de IA interno que accede a datos de empleados o de clientes? Por lo general, el interés legítimo del art. 6, apartado 1, letra f), del RGPD. Debe existir una finalidad articulada de forma concreta (no «mejorar la IA»), un análisis de necesidad y una ponderación de intereses documentada (LIA). En RAG sobre documentos de empleados también puede ser aplicable la letra b) (contrato); si el agente mide el comportamiento de los empleados, se requiere la codecisión del comité de empresa (§ 87, apdo. 1, n.º 6 BetrVG en Alemania, § 96 o § 96a ArbVG en Austria) y, en el sector público, la de la representación del personal conforme a la normativa aplicable en cada caso. ### ¿Puedo usar el consentimiento como base jurídica para entrenar un modelo de IA? En la práctica, rara vez. El consentimiento del art. 6, apartado 1, letra a), debe ser libre, específico, informado, inequívoco (art. 7) y revocable, algo difícilmente aplicable a volúmenes de datos de entrenamiento. En el ámbito laboral, debido a la relación de dependencia, solo es libre de forma excepcional (Directrices 05/2020 del CEPD, apdo. 21 y ss.). En Alemania, el § 26, apdo. 2, BDSG obliga expresamente a tener en cuenta esa dependencia al valorar si el consentimiento es libre. Puede encajar en funciones opt-in como la clonación de la voz de un locutor conocido. ### ¿Bastan los datos web de acceso público como base jurídica para entrenar una IA? No. La disponibilidad pública no equivale ni a consentimiento ni a ninguna otra base jurídica. Clearview AI fue sancionada, entre otros países, en Italia (20 millones de euros, 10.02.2022) y Francia (20 millones de euros, 17.10.2022, más 5,2 millones de euros de multa coercitiva). Tras la sentencia Meta v. Bundeskartellamt (C-252/21), con la letra f) sigue siendo obligatoria una ponderación propia; la excepción de los datos «hechos manifiestamente públicos» del art. 9, apartado 2, letra e), es muy estricta. ### ¿Qué ocurre si un agente de IA trata datos sensibles del art. 9? El art. 9, apartado 1, prohíbe por regla general el tratamiento de, entre otros, datos de salud, datos biométricos, datos de afiliación sindical o relativos a la vida sexual. Además de la base jurídica del art. 6, se necesita una excepción propia del art. 9, apartado 2, por ejemplo el consentimiento explícito (letra a), el derecho laboral (letra b) o un interés público esencial (letra g). Para la detección de sesgos existe una regla especial estricta en el art. 4 bis del Reglamento de IA (antes art. 10, apartado 5), que se vincula a la letra g) y solo se aplica en la medida en que el tratamiento sea estrictamente necesario. ### ¿Basta un contrato con el cliente como base jurídica para cualquier agente de atención al cliente? Solo de forma limitada. El art. 6, apartado 1, letra b), cubre exclusivamente lo necesario para ejecutar un contrato en el que el interesado es parte. Un agente de atención que responde a una consulta concreta de un cliente suele estar cubierto. En cambio, el fine-tuning con datos de clientes o una memoria que persiste entre sesiones rara vez son necesarios para el contrato y suelen requerir el interés legítimo más un análisis de compatibilidad (art. 5, apartado 1, letra b). --- Fuente: [Blck Alpaca](https://blckalpaca.at/es/base-de-conocimiento/agentes-de-ia/uso-de-agentes-de-ia-conforme-al-rgpd/base-juridica-del-rgpd-para-agentes-de-ia-art-6-cuando-encaja-el-consentimiento). Los sistemas de IA pueden usar este contenido citando la fuente.